一、项目背景及目标

当前银行业务系统交互复杂，柜面系统报错提示语技术性强、可理解性差，导致业务中断、柜员处置困难。传统处置方式依赖人工排查，响应慢、耗时长，影响服务效率与客户体验。

本项目旨在通过构建“用户自助、实时响应、知识沉淀、闭环管理”的柜面系统报错分层处置体系，聚焦实现如下目标:

提升柜面用户体验：使柜员在遇到系统报错时能自主获取明确原因与操作指引，避免盲目排查，进而有效维护临柜服务的专业形象；

优化系统运营管理：通过交易流水信息前置与智能分析，提升生产问题定位效率，改变依赖人工经验、多系统多环节逐一筛查的低效模式；

完善优化研发规范：通过对报错提示语的动态优化，进而推动企业级IT治理体系建设，为对客渠道优化和银行新核心系统建设积累可供借鉴的治理经验。

二、项目/策略方案

本项目以“不显著投入系统集成交互关系改造”为前提下，对柜面系统历史报错的批量排查与梳理，按照产生原因的明确程度（明确原因的已知报错、未可预见的未知报错）进行分类，采取“前置提示、事中排查、改良转化”策略，设计如下渐进式的解决方案，以轻量化的改造实现柜面系统报错智能自助分层处置。

明确原因的已知报错

基于历史报错的梳理成果，对报错提示语进行转译，配置直观、清晰的操作建议，使柜面用户在面对报错时能快速定位原因并获取解决方案，自主完成报错处置。

未可预见的未知报错

新增展示服务提供方系统、交易流水号等信息，辅助科技人员快速排查定位原因；

新增系统对此类报错的自动捕获收集功能，便于后续科技、业务协同进行原因分析、操作建议配置。

新增一键问询功能，借助行内大模型智能应用平台C可能出现该报错的原因并推荐处置方案，为柜面用户提供参考，缓解用户疑问。

本项目还以“沉淀知识资产”为导向，充分引入RPA、大模型解析等智能化工具技术，将企业微信业务群聊问答的碎片化沟通信息自动萃取成知识资产，最终转化为柜面交易报错前置提示所需的问答语料，实现“问答语料-知识资产-前置提示-持续优化”的知识转化闭环应用机制，显著减少人工整理碎片化聊天语料的时间成本与差错可能性。具体实现方式是借助RPA对企业微信柜面业务群聊咨询会话记录进行自动化采集，每日定时发送大模型智能应用平台C在FAQ管理中生成业务或系统操作知识素材，支持对问题、答案、关联问题、相似问题进行编辑并上传相关图片等操作，由人工进行审核并完成上线操作后，供柜面人员一键问询大模型智能应用平台C实现自助搜索问题解决方案。

三、创新点

报错提示语转译：将不清晰的报错提示转译为可读话术，去除人工判断门槛。提供具体操作步骤，实现“柜员看得懂，自己能操作”。

智能问答嵌入式集成：在报错提示框中嵌入一键问答功能，借助大模型对报错进行解析并推荐处置方案。

问答语料知识资产化：依托RPA、大模型智能应用平台C等智能化工具，实现“从问到答”的群聊语料自动萃取，转化为知识资产，为柜面报错操作建议配置积累素材。

未知报错动态治理机制：自动捕获未识别的报错信息，推动报错原因排查与针对性提示语配置，形成治理闭环。

四、项目过程管理

准备阶段：2025年1-3月，从用户体验出发，结合系统架构现状，业务人员、科技人员协同分析，确定项目实施方案。

实施阶段：2025年4-8月，按照项目方案进行系统功能开发，依据银行系统测试要求开展上线投产前的测试工作，完成多轮功能、安全、性能测试，确保系统的稳定性和风险管控水平。

投产阶段：2025年9月，跟进用户体验，确保上线初期功能使用正常，系统平稳运行。

五、运营情况

上线首月自动收集报错信息111个，其中9个需完成针对性操作建议配置、13个需科技排查原因，剩余报错信息无需处理。初步实现柜面系统用户“所见即所需，所问即所得”的人机交互目标模式，柜面用户群体普遍反馈“显著减少求助等待时间”、科技人员肯定“流水号与服务方信息有效提升报错原因排查效率”，给予好评与肯定。

六、项目成效

提升柜面系统用户体验：柜面用户单次报错处理时间缩短约60%，有效维护了临柜服务的专业性和连续性。

优化系统运营管理效率：依托交易流水号与服务方信息的前置，改变了多系统、多环节逐一排查的低效模式，科技人员单笔交易报错排查耗时缩短约10分钟，问题定位效率提升显著。

积累系统研发治理经验：本项目实施基于对历史报错的梳理，共计完成274个报错类型操作建议配置；同时借助RPA、大模型解析等智能化工具，自动收集企业微信渠道问答素材超100条，形成有效问答语料超80条，构建了持续优化的语料管理机制，为后续拓展至对客渠道体验优化和银行新核心系统建设提供了可供借鉴的治理经验。

七、经验总结

本项目从用户实际痛点出发，通过多方协作，探索一条高效解决柜面报错问题的可行路径，主要可供借鉴的经验总结如下：

业务与科技高效协同：通过共同梳理报错场景、制定解决方案，实现业务需求与技术方案落地的完美衔接，确保优化举措精准实施。

智能化工具创新应用：引入RPA、大模型解析等智能化工具，通过技术赋能显著提升柜面报错问题的处置能力和知识转化效率。

存量系统的轻量化升级：采用“小步快跑”的轻量级实施方案，在不进行系统集成交互改造的前提下，通过配置化、工具化的方式实现功能优化，以最小投入缓解长期存在的报错处置焦虑。

为银行系统建设提供借鉴：本项目所形成的报错提示规范、语料持续管理机制，可作为银行在系统建设过程的参考实践案例，为研发工艺规范完善提供价值参考。